Corso di Laurea Magistrale in
Governance delle Organizzazioni Pubbliche
Tesi di Laurea
Open data: uno strumento per la lotta
alla corruzione nelle Pubbliche
Amministrazioni
Relatore
Ch. Prof. Agostino
Cortesi
Correlatore
Dott. Alvise Spanò
Laureanda
Carlotta Perfido
matr. 841094
Anno Accademico
2016/2017
“I dati aiutano a rintracciare i fini ultimi e i reali interessi
che leggi, decreti o semplici decisioni nascondono,
al di là degli alti ideali che sembrano proporsi e garantire”
Indice
Introduzione ... 7
PARTE I - Gli Open Data ... 9
CAPITOLO 1 - Una panoramica sugli Open Data ... 10
1.1 Lo scenario dettato dall’Open Government ... 10
1.2 Le proprietà che definiscono un dato “open” ... 13
1.2.1 La licenza ... 15
1.2.2 I formati ... 19
1.3 La classificazione dei dati secondo il loro grado di apertura ... 20
1.4 I metadati ... 22
CAPITOLO 2 – Il valore generato dagli Open Data ... 26
2.1 Open Data Value Chain ... 26
2.2 Come gli Open Data contribuiscono alla creazione di valore per la società ... 28
2.3 Alcune stime sui benefici economici ... 30
CAPITOLO 3 – Quadro normativo di riferimento ... 33
3.1 Normativa e strumenti di soft law internazionali ... 33
3.1.1 Direttive 2003/98/CE e 2013/37/CE ... 33
3.1.2 Linee guida europee su licenze standard, dataset raccomandati e tariffe da applicare nel riutilizzo dei dati pubblici ... 35
3.1.3 International Open Data Charter ... 36
3.2 Normativa nazionale Italiana ... 38
3.2.1 Codice dell’Amministrazione Digitale ... 39
3.2.2 Decreto trasparenze... 40
Indice
CAPITOLO 4 – Le principali fonti di dati ... 41
4.1 Tecnologia di distribuzione ... 47
CAPITOLO 5 – Criticità e limiti ... 49
Parte II – Gli Open Data come strumento anti-corruzione... 55
CAPITOLO 6 – Il fenomeno della corruzione... 56
6.1 Definizione ... 56
6.1.1 Il potere discrezionale ... 57
6.1.2 Il vantaggio ... 58
6.1.3 La sanzione e il rischio di incorrervi ... 58
6.2 Le forme di corruzione ... 59
6.2.1 Tangente e reati connessi ... 61
6.2.2 Appropriazione indebita o peculato ... 62
6.2.3 Frode ... 62
6.2.4 Clientelismo ... 62
6.2.5 Favoritismo e Nepotismo ... 63
6.2.6 Patronage ... 63
6.2.7 State capture ... 63
6.3 Incentivi alla corruzione... 63
6.4 L’impatto economico della corruzione ... 66
6.5 Le principali normative di contrasto alla corruzione nazionali e le iniziative a livello internazionale ... 67
6.6 Una misura dell’entità della corruzione ... 71
CAPITOLO 7 – Open Data per la lotta alla corruzione ... 75
7.1 Il ruolo di cittadini ed intermediari ... 77
7.2 La difficoltà di individuare i fenomeni corruttivi ... 81
CAPITOLO 8 – Strategia anti-corruzione: metodi e processi per l’incrocio dei dati .... 86
8.2 Rilevamento di sovrapprezzi nelle forniture ... 88
8.3 Segnalazione di mancata dichiarazione di spesa ... 89
8.4 Segnalazione di un numero elevato di affidamenti diretti (< 40 000 €) e ripetuti ad una stessa impresa ... 89
8.5 Indagine sui casi di corruzione verificatisi in precedenza nell’Amministrazione ... 90
8.6 Confronto tra tasso di crescita del PIL e numero di reati di corruzione pro-capite .. 91
8.7 Segnalazione di discrepanze fra fonti di dati diverse ... 93
8.8 Confronto tra spesa prevista e spesa effettiva per una determinata voce di bilancio ... 94
8.9 Strategie per il futuro... 95
8.9.1 Confronto tra spesa in infrastrutture, infrastrutture realizzate e loro utilizzo ... 95
8.9.2 Segnalazione di finanziamenti ai partiti da fonti “sospette” ... 96
8.9.3 Rilevamento di pagamenti troppo veloci ... 96
8.9.4 Miglioramento della strategia 3.2 ... 97
CAPITOLO 9 – App anti-corruzione ... 98
9.1 Caratteristiche dell’applicazione ... 99
9.2 Anteprima ...100
Conclusioni ... 105
Indice delle figure ... 107
Indice delle tabelle ... 109
Bibliografia... 110
7 Introduzione
Introduzione
Le Pubbliche Amministrazioni sono detentrici di un patrimonio informativo inestimabile. Si pensi a quanti dati catalogano ogni giorno, con quante informazioni hanno a che fare, quanti documenti producono quotidianamente. Spesso tutto ciò, terminata la propria funzione e utilità immediata, è destinato a rimanere prigioniero di un archivio, fisico o tecnologico che sia.
Negli ultimissimi anni si è cominciato a capire che è giunto il momento di valorizzare questo patrimonio, restituendolo ai legittimi proprietari, i cittadini. E’ così iniziato un processo di progressiva apertura dei dati governativi, che oggi chiamiamo Open
(Government) Data. L’apertura sta nella piena disponibilità del dato, nel libero - e
tendenzialmente gratuito - accesso, utilizzo e riutilizzo.
Rendere disponibili e riutilizzabili i dati senza alcun vincolo innesca una catena virtuosa per cui il cittadino si sente maggiormente informato e rassicurato e può egli stesso monitorare l’andamento della gestione della cosa pubblica e soprattutto del denaro affidatole in ragione dei bisogni e degli interessi collettivi che si propone di soddisfare; dall’altro lato, la Pubblica Amministrazione riesce a coinvolgere cittadini ed imprese nell’estrazione di valore aggiunto dalla combinazione dei dati che mette a disposizione. L’apertura dei dati amministrativi vuole essere, in ultima istanza, la chiave per uno sviluppo innovativo, dirompente e sostenibile.
Tra tutti i potenziali contributi degli Open Data all’economia e alla società, la tesi si concentra sul loro apporto alla lotta alla corruzione ed ha lo scopo di proporre una strategia anti-corruzione, implementabile allo stato attuale degli Open Data in Italia, che possa coinvolgere il cittadino in modo proattivo, in linea con le esigenze di trasparenza e
accountability.
Le idee in merito non sono solo “idee”: con la collaborazione dei ricercatori del Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica di Ca’ Foscari, è stata realizzata una applicazione mobile per dispositivi Android, che sfrutta alcuni dei metodi proposti, dando, in aggiunta, una nuova visione della partecipazione del cittadino alla vita pubblica: il gioco.
8 Il lavoro è suddiviso in due parti: la prima, dedicata agli Open Data nel loro complesso, una seconda, incentrata sul loro ruolo anti-corruzione.
La Parte I inizia con una panoramica sugli Open Data, inquadrando lo scenario in cui sono emersi e delineando gli elementi essenziali per cui un dato può essere definito “aperto”. Continua poi portando ad evidenza il valore generato dagli Open Data, in tutte le sue sfaccettature, dal momento della diffusione al loro reimpiego.
La tesi provvede successivamente a fornire il quadro normativo di riferimento, sia in ambito nazionale che internazionale, con particolare focus sulle iniziative Europee, proseguendo con un novero delle principali fonti di dati - con specifica attenzione a quelle del tessuto Italiano - distinguendo fonti ufficiali e non, semplici raccolte di dati da applicazioni web-based a valore aggiunto, tecnologia su cui si basa il servizio.
L’elaborato non dimentica di esporre le criticità insite in questo strumento e i limiti normativi, conoscitivi e tecnologici incontrati dagli enti pubblici nel processo di apertura. Quanto alla Parte II, al fine di una più ampia comprensione delle potenzialità degli Open Data come strumento di contrasto alla corruzione, è sembrato opportuno offrire una visione del fenomeno della corruzione a 360 gradi, a cominciare dalla definizione, mostrando poi le molteplici forme che essa può assumere, discutendo gli incentivi che possono indurre a corrompere o ad essere corrotti. A seguire, la tesi si concentra sull’impatto economico della corruzione, le principali normative di contrasto alla corruzione nazionali e le iniziative a livello internazionale, per concludere con alcuni indicatori ad evidenza dell’entità e della portata di tale piaga sociale.
L’anima della tesi – se vogliamo – è rappresentata dai Capitoli 7, 8 e 9.
Il primo illustra le modalità con cui i dati aperti della Pubblica Amministrazione possono contribuire alla lotta alla corruzione, ma anche le difficoltà attuali nel disegnare una strategia in tal senso; il secondo, i metodi e i processi di incrocio dei dati con i quali è possibile indagare sulle attività della PA e segnalare probabili incongruenze e inefficienze, sotto le quali potrebbe celarsi un atto di corruzione. Per ultima, è presentata l’app che realizza in concreto quanto ideato a livello strategico.
9 Parte I – Gli Open Data
Parte I
10
Capitolo 1
Una panoramica sugli Open Data
1.1 Lo scenario dettato dall’Open Government
Gli Open Data relativi alle pubbliche amministrazioni - in gergo Open Government Data - si collocano all’interno di un più ampio processo di rinnovamento della PA, di rilievo internazionale. Stiamo parlando dell’Open Goverment: un modello di amministrazione basato su strumenti e tecnologie che consentono alle PP.AA. di rendere procedimenti e decisioni maggiormente trasparenti e aperti al controllo e alla partecipazione dei cittadini.
Secondo tale logica, un governo “aperto” deve garantire:
1. la trasparenza delle informazioni: i cittadini devono poter accedere a tutte le informazioni necessarie a conoscere il funzionamento e l’operato delle pubbliche amministrazioni;
2. partecipazione e collaborazione: tutti i cittadini, senza alcuna discriminazione, devono essere coinvolti nei processi decisionali, nella definizione delle politiche e nella progettazione dei servizi. Il contributo dato da idee, conoscenze e abilità dei cittadini è a vantaggio del bene comune e dell’efficienza delle amministrazioni;
3. l’accountability: i governi devono rendere conto ai cittadini del proprio operato e delle proprie decisioni, garantendo la piena responsabilità dei risultati conseguiti.
I principi alla base dell’Open Government si fanno risalire addirittura all’Illuminismo, ma è in tempi recentissimi che questo fenomeno ha avuto origine ed ha trovato
11 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
applicazione. La grande spinta propulsiva all'affermarsi sul piano internazionale dell'Open Government è stata data dalla diramazione, nel 2009, della Direttiva sull'Open
Government, ad opera del Presidente degli Stati Uniti Barack Obama, nella quale si legge:
“La mia amministrazione si impegna a dare vita a un grado di apertura (openness) nel governo senza precedenti. Lavoreremo insieme per assicurare la fiducia nelle istituzioni e per disegnare un sistema basato sulla trasparenza, sulla partecipazione e sulla collaborazione. L’apertura rafforzerà la nostra democrazia e promuoverà l’efficienza e l’efficacia dell’amministrazione”1.
Nello stesso testo troviamo per la prima volta in ambito governativo un riferimento diretto e concreto agli Open Goverment Data: “Fin dove possibile e sottostando alle sole restrizioni valide, le agenzie devono pubblicare le informazioni on line utilizzando un formato aperto. Il dato deve poter essere recuperato, soggetto ad azioni di download, indicizzato e ricercato attraverso le applicazioni di ricerca web più comunemente utilizzate. Per formato aperto si intende un formato indipendente rispetto alla piattaforma, leggibile dall’elaboratore e reso disponibile al pubblico senza che sia impedito il riuso dell’informazione veicolata”2.
Possiamo quindi definire l’openess come la capacità dei governi di aprirsi a cittadini ed imprese in termini di dialogo e trasparenza su dati e decisioni attraverso risorse digitali come Internet e la sua evoluzione in web 2.0, che trasforma la rete in un luogo di interazione e scambio continuo, e attraverso l’apertura delle banche dati. Gli Open Data a livello di Pubbliche Amministrazioni rappresentano dunque uno di quegli strumenti di cui un governo che si propone come “aperto” si può e si deve servire.
L’Open Goverment è la naturale evoluzione di ciò che alla fine degli anni Novanta era
l’E-government, il sistema di gestione digitalizzata della Pubblica Amministrazione che
cominciava a dotarsi di strumenti ICT (Information and Communications Technology) al fine di ottimizzare i processi lavorativi ed offrire servizi più rapidi o nuovi; le tecnologie dell'informazione e della comunicazione, tuttavia, erano allora inquadrate solo come
1 Obama, Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies on Transparency and Open
Government, 2009, disponibile su https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/omb/mem
oranda/2009/m09-12.pdf
12 soluzione in un’ottica di spending review e di semplificazione della PA, più che come modalità attraverso la quale accorciare le distanze con il cittadino e renderlo partecipe della propria azione.
Occorre precisare fin da subito che gli Open Data non sono riferibili soltanto alle PP.AA., ma interessano svariati settori; la scienza e l’imprenditoria sono altre due importanti sfere di diffusione e applicazione di questo tipo di dati. Nell’ambito di questa tesi, però, ci limiteremo a considerare gli Open Data erogati o erogabili dal settore pubblico.
Gli Open Government Data rappresentano un sottoinsieme dei Public Government data, dove per “dati pubblici” si intendono i dati conoscibili da chiunque e non soggetti a restrizioni di vario genere3. Geiger e Von Lucke definiscono gli Open Government Data
come “tutti i dati collezionati dal settore pubblico che potrebbero essere resi accessibili dal governo in ragione del pubblico interesse, senza restrizioni per l'uso e la distribuzione” 4. Questi dati possono essere statistiche, dati geografici, mappe, piani, dati
ambientali, informazioni governative, dati contabili, leggi, direttive e altre pubblicazioni.
3Per una visione approfondita circa le esclusioni e le norme di salvaguardia dei dati si vedano gli artt. 3 e
4 del d. lgs. 36/2006.
4 Geiger, Von Lucke, Open Government and (Linked) (Open) (Government) (Data), JeDEM, 2012 Figura 1: Rappresentazione insiemistica di dati aperti e dati governativi.
13 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
Sono esclusi dalla categoria i dati a conoscibilità limitata come i dati coperti da segreto di stato o le opere d'ingegno coperte dal diritto d'autore, i dati soggetti al diritto all’oblio e i dati personali, per i quali, in Italia, trovano applicazione le norme del Codice in materia
di protezione dei dati personali (d. lgs n. 196/2003 e Linee guida in materia di trattamento di dati personali)5.
Un sottoinsieme degli Open Government Data è rappresentato dai Linked Open
Government Data, ovvero da “tutti i dati collezionati dal settore pubblico e connessi
tramite il World Wide Web, che potrebbero essere resi accessibili in ragione del pubblico interesse, senza alcuna restrizione per l'utilizzo e distribuzione”6.
1.2 Le proprietà che definiscono un dato “open”
I dati aperti, in accordo con l’Open Definition7, sono dati liberamente accessibili e che
possono essere altrettanto liberamente utilizzati, riutilizzati e ridistribuiti da chiunque e per qualsiasi scopo, soggetti, al massimo, a requisiti che ne preservano la provenienza e l'apertura, come l’obbligo di citarne la fonte o di condividerli con lo stesso tipo di licenza con cui sono stati originariamente rilasciati.
Le proprietà richieste ai dati di tipo aperto sono dunque:
1. la disponibilità e l’accessibilità senza limitazioni secondo l'identità o lo scopo dell'utente; i dati devono essere disponibili nel loro complesso, per un prezzo non superiore ad un ragionevole costo di riproduzione, preferibilmente tramite il
download via Internet;
2. il riutilizzo e la ridistribuzione: con riferimento a formati e licenze, i dati devono essere forniti a condizioni tali da permetterne il riutilizzo e la ridistribuzione; i formati e le licenze che soddisfano questa condizione sono quelli di tipo
5 Agenzia per l’Italia Digitale, Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio informativo
pubblico, 2016, p.8, disponibile su https://www.dati.gov.it/sites/default/files/LG2016_0.pdf
6 Geiger, Von Lucke, op. cit.
I Linked Open Data saranno approfonditi al Paragrafo 1.3.
7 The Open definition, http://opendefinition.org/
14 “aperto”8.
Ma non solo, un dato è definibile aperto quando:
3. è machine-redable, cioè processabile da una macchina;
4. è rilasciato in un formato comune, senza che sia necessaria la disponibilità di uno specifico software proprietario;
5. non è pubblicato singolarmente, ma rilasciato in massa (in gergo, bulk);
6. è interoperabile: i set di dati possono essere liberamente “mescolati” con dati provenienti da fonti diverse, anch’esse aperte.
In ragione di tali proprietà, possiamo dire che gli Open Data presentano una serie di attributi dal carattere microeconomico9.
Innanzitutto, sono “beni pubblici”, inquadrati dalla teoria economica come beni non rivali e non escludibili. La “non rivalità” indica la circostanza per cui l’uso di tale bene da parte di un soggetto non incide sulla facoltà di utilizzo da parte di un altro. La “non escludibilità” rappresenta invece l’impossibilità di estromettere terzi dal suo consumo. I dati aperti presentano bassi costi di transazione per l’accesso, dal momento che lo scambio avviene in forma tendenzialmente gratuita, e bassi costi di distribuzione, sia intesi come costi aziendali di distribuzione, ovvero quell’insieme di oneri che l’organizzazione deve sostenere dal momento in cui produce il dato al momento in cui il dato è reso disponibile ed eventualmente viene pagato il corrispettivo per il costo di riproduzione, sia come costi sociali di distribuzione, intesi come differenza tra il costo sostenuto dagli utenti per entrare nella disponibilità del dato e il costo di produzione dello stesso.
Gli Open Data generano inoltre importanti “esternalità positive”: la produzione e l’erogazione dei dati da parte della PA e il loro riutilizzo, attraverso l’estrazione di valore e la produzione di nuovi servizi per l’intera comunità, ad opera di taluni privati, porta un beneficio gratuito anche a coloro che non sono intervenuti in questo processo.
8 Cosa si intende per “licenza aperta” e “formato aperto” è approfondito rispettivamente ai Paragrafi 1.2.1
e 1.2.2 qui di seguito.
9 Bonelli, Open Government e Amministrazione trasparente, FormezPA, 2012, disponibile su
15 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
1.2.1 La licenza
I dati pubblicati devono sempre essere accompagnati da una licenza che li connota come “aperti”. Senza una licenza, i dati non possono essere riutilizzati.
La licenza potrebbe fissare la clausola che chi usa i dati deve menzionare chiunque li abbia resi disponibili (clausola di “attribuzione”) o che le persone che mescolano i dati accompagnati da quella licenza con altri dati devono rilasciare i risultati sempre come dati aperti (clausola dello “share-alike”).
La stessa licenza deve essere “aperta”, cioè deve soddisfare le seguenti caratteristiche: deve permettere il libero uso dei dati licenziati;
non deve imporre alcuna limitazione alla vendita o all’offerta gratuita del set di dati singolarmente considerato o come parte di un pacchetto composto da data
sets provenienti da fonti diverse;
deve consentire la realizzazione di modifiche e di elaborazioni derivate e deve consentire la loro distribuzione agli stessi termini dei dati originari;
deve permettere l’estrapolazione e il libero uso, la libera modifica e distribuzione del dato singolo dal dataset di provenienza e da qualsiasi altro dataset con cui era originariamente distribuito;
non deve imporre restrizioni sugli altri dati distribuiti insieme a quelli licenziati. Per esempio, la licenza non deve insistere sul fatto che tutti gli altri dati distribuiti sullo stesso supporto siano aperti;
non deve discriminare alcuna persona o gruppo di persone;
i diritti relativi ai dati devono essere applicati a tutti coloro a cui sono ridistribuiti, senza la necessità di accettare termini legali aggiuntivi;
deve permettere l’uso, la ridistribuzione, modifica e compilazione per qualsiasi scopo. La licenza non deve impedire a nessuno di utilizzare i dati in un determinato settore d’attività;
non deve imporre nessuna spesa di attivazione, royalty o altre compensazioni o remunerazioni monetarie, come parte delle sue condizioni.
La licenza non deve limitare, rendere insicure o ridurre le condizioni obbligatorie appena descritte, ma:
16 può richiedere nella distribuzione di citare contributori, titolari dei diritti, sponsor
e creatori dei dati purché tali obblighi non siano onerosi;
può richiedere, come condizione perché i dati vengano distribuiti in forma modificata, che i set di dati derivati siano identificati con un nome o un numero di versione diverso dal set di dati originario;
può richiede di rilasciare i derivati con le stesse condizioni dell’originale;
può richiedere il mantenimento delle notifiche di copyright e l’identificazione della licenza originale;
può richiedere che i dati modificati siano resi disponibili in un formato adatto per future modifiche;
può proibire la distribuzione dei dati quando ci sono condizioni tecnologiche che impongo restrizioni all’esercizio dei diritti in altro caso concessi;
può richiedere modifiche che concedano permessi pubblici aggiuntivi (per esempio, brevetti di licenza) come richiesto per l’esercizio dei diritti accompagnati dalla licenza. La licenza può inoltre permettere autorizzazioni di non aggressione contro i licenziatari rispetto all’esercitare qualsiasi altro diritto permesso (nuovamente, ad esempio, contenziosi sui brevetti)10.
Le prime licenze accompagnate a dataset open e, se vogliamo, anche le più note, sono quelle nate in seno all'organizzazione Creative Commons e che portano il suo nome. Le clausole individuate dalle licenze Creative Commons (CC), in generale, possono imporre:
1) che si debba riconoscere la paternità dell'opera (in questo caso, del set di dati)11
all'autore originario, citandone sempre la fonte (Licenza CC BY) - clausola comune a tutti i tipi di licenze CC;
2) che la redistribuzione del prodotto derivato dall’alterazione, trasformazione o sviluppo dell'opera avvenga soltanto per mezzo di una licenza identica a quella attribuita all'opera originaria (Licenza CC BY SA);
10 Il paragrafo fa riferimento a: Definizione di conoscenza aperta, http://opendefinition.org/od/2.0/it/ 11 Nel contesto di questa tesi, per “opera” si intende il set di dati rilasciato.
17 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
3) che il riutilizzo dell'opera non possa essere consentito ove il fine commerciale o di lucro sia prevalente, senza il consenso dell’autore (Licenza CC BY NC);
4) l'impossibilità di trasformare, alterare o modificare l'opera, senza il consenso dell’autore (Licenza CC BY ND);
5) le condizioni 2) e 3) congiuntamente (Licenza CC BY NC SA); 6) le condizioni 3) e 4) congiuntamente (Licenza CC BY NC ND).
Ovviamente, per le ragioni sopra descritte, solo le prime due clausole possono essere applicate al rilascio di Open Data e, di conseguenza, non tutti i tipi di licenze Creative
Commons sono adeguati (Tabella 1).
Le licenze Creative Commons, in aggiunta, sono nate con riferimento a testi, immagini, video e musica, e non sono particolarmente adatte per le banche dati. Per queste ultime sono state sviluppate apposite licenze, come la ODbL (Open Database Licence), creata dalla Open Knowledge Foundation.
La licenza ODbL richiede di rispettare i seguenti principi:
Simbolo Licenza Clausole Aperta/Chiusa
CC BY (1) Aperta CC BY SA (1), (2) Aperta CC BY NC (1), (3) Chiusa CC BY ND (1), (4) Chiusa CC BY NC SA (1), (2), (3) Chiusa CC BY NC ND (1), (3), (4) Chiusa
18 "attribute”: occorre sempre rendere possibile e garantire l'uso del database o
delle opere da esso derivate secondo i termini della licenza ODbL;
“share-alike”: l'uso di versioni adattate del database, nonché la creazione e distribuzione di database derivati o adattati, deve essere effettuata sempre nel rispetto dei termini della licenza ODbL;
“keep open”: se si redistribuisce il database o una sua versione adattata, è necessario non utilizzare sistemi che ne limitino l'uso.
A partire dal 2010 i Governi di alcuni Paesi hanno deciso di creare delle licenze ad hoc, allo scopo di dare alle Amministrazioni uno strumento chiaro e “certificato”, in grado di facilitare la diffusione e il riutilizzo dell’informazione del settore pubblico. L’Italia si è dotata della licenza IODL (Italian Open Data Licence), sviluppata da FormezPA.
La licenza, nella sua versione attuale (IODL v2.0) chiede di:
indicare la fonte delle informazioni e il nome del soggetto che fornisce il dato, includendo, se possibile, un link alla licenza;
non riutilizzare le informazioni in un modo che suggerisca che abbiano carattere di ufficialità o che il licenziante approvi l'uso si fa delle Informazioni;
prendere ogni misura ragionevole affinché gli usi innanzi consentiti non traggano in inganno altri soggetti e le informazioni medesime non vengano travisate. La precedente versione (IODL v1.0), in aggiunta, pone la condizione di pubblicare e condividere gli eventuali lavori derivati con la stessa licenza o con una licenza compatibile.
Un'opzione ancora più radicale è quella di rilasciare i dati direttamente “in pubblico dominio”, rinunciando definitivamente ad esercitare qualsiasi tipo di diritto su di essa. E' possibile farlo allegando all'opera una dichiarazione pubblica di rinuncia (o “waiver”). Il
public domain waiver più noto è quello realizzato da Creative Commons e si chiama CC0 (CC Zero).
19 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
Simbolo Licenza Clausole Aperta/Chiusa
CC 0 (CC Zero) Nessuna Aperta
La scelta della licenza deve essere fatta caso per caso e non deve necessariamente essere la medesima per tutti i dataset12.
1.2.2 I formati
Come già specificato, non si può parlare di dati “aperti” se anche il formato con il quale sono erogati non risponde a questa caratteristica. Il formato di un file si intende “aperto” quando le specifiche per il software con il quale i dati al suo interno devono essere letti sono a disposizione di chiunque, gratuitamente, senza alcuna limitazione di riutilizzo imposto attraverso diritti di proprietà intellettuale. Viceversa, se il formato del file di dati (o le sue specifiche) fosse proprietario, costringerebbe coloro che desiderano leggere e utilizzare i dati ad acquistare il relativo software necessario. La tabella seguente mostra i principali formati open e, insieme, machine-redable.
Formato Estensione
File di testo
Formato di file contenenti solamente testo puro, ossia la codifica binaria di caratteri comprensibili a un lettore umano, come lettere, numeri, segni di punteggiatura, ecc.
.txt
Comma Separated Value
Formato testuale per interscambio di tabelle, le cui righe corrispondono a record e i valori delle singole colonne sono separati da una virgola (o altro segno di punteggiatura).
.csv
Tab Separated Value
Formato testuale per l’interscambio di tabelle, le cui righe corrispondono a record e i valori delle singole colonne sono separati da un carattere di tabulazione.
.tsv
12 Belisario, Licenze per il riutilizzo dei dati pubblici e Open Data, FormezPA, 2014, disponibile su
http://egov.formez.it/sites/all/files/open_data_licenze_per_il_riutilizzo_dei_dati_pubblici_e_open_data. pdf
20
Open Document Format per file di testo
Formato per l’archiviazione e lo scambio di documenti di testo.
.odt
Open Document Format per dati tabellari
Formato per l’archiviazione e lo scambio di fogli di calcolo.
.ods
JavaScript Object Notation
Formato adatto all'interscambio di dati fra applicazioni client-server.
.json
Hypertext Markup Language
Linguaggio a marcatori per ipertesti: è un metalinguaggio finalizzato alla definizione di linguaggi utilizzabili per la stesura di documenti destinati alla trasmissione in formato elettronico.
.html
Extensible Markup Language
E’ un formato che consente di definire e controllare il significato degli elementi contenuti in un testo attraverso delle etichette (markup).
.xml
Resource Description Framework
Basato su XML, è lo strumento proposto da World Wide Web Consortium per la codifica, lo scambio e il riutilizzo di metadati strutturati e consente l’interoperabilità tra applicazioni che si scambiano informazioni sul web.
.rdf
Geographic Markup Language
Formato XML utile allo scambio di dati territoriali di tipo vettoriale.
.gml
Keyhole Markup Language
Formato XML creato per gestire dati territoriali in tre dimensioni nei programmi Google Earth e Google Maps.
.kml
1.3 La classificazione dei dati secondo il loro grado di
apertura
Tim Barners Lee, noto per aver ideato il world wide web, ha classificato i dati in una scala a stelle - “5 Stars Open Data”13 - secondo il loro grado di apertura.
( ) Ad un primo livello di apertura troviamo i dati accessibili sul web attraverso una licenza aperta, ma bloccati all’interno di un documento, dal quale è difficile estrapolarli. In qualità di utente, è possibile visualizzarli, stamparli, memorizzarli localmente (sul disco rigido o su altro supporto di memoria), inserirli in qualsiasi altro sistema, modificarli come si desidera, condividerli. Per l’ente pubblicante, il vantaggio principale consiste nell’assoluta facilità e rapidità di pubblicazione. Il formato più comune in cui sono inquadrati i dati a una stella è il PDF.
13 5star Open Data, http://5stardata.info/en/
21 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
( ) Si meritano due stelle i dati accompagnati da una licenza aperta e in formato strutturato (vale a dire, leggibile dalla macchina) ma legato ad un software proprietario. L’utente, in aggiunta rispetto ai dati ad una stella, può visualizzare, aggregare, elaborare i dati direttamente attraverso il software proprietario (si pensi al formato XLS di Microsoft Office) e poi esportarli in un altro formato (anch’esso strutturato). Per l’ente pubblicante risulta ancora semplice da pubblicare.
( ) Ad uno step successivo, i dati sono distribuiti invece con un formato strutturato non proprietario (es. CSV invece di XLS). E’ possibile quindi manipolare i dati senza il bisogno di possedere alcun pacchetto di software proprietario. L’ente pubblicante in questo caso potrebbe aver bisogno di convertitori o plug-in per esportare i dati dal formato proprietario a quello free, ma la pubblicazione rimane ancora piuttosto semplice.
( ) Oltre a rispettare tutti i criteri precedenti, i dati a quattro stelle dispongono di una propria Uniform Resource Identificator (URI) che ne rende univoca l’identificazione. In questo caso associare ogni dataset ad una specifica URI richiede significativi investimenti da parte delle Amministrazioni. I formati più diffusi che appartengono a questa categoria sono RDF e XML.
( ) L’ultimo gradino della scala di Lee, rappresentante il massimo grado di apertura di un dato, è occupato dai Linked Open Data (LOD). I LOD possiedono la caratteristica addizionale di essere contestualizzati e collegati tra loro e ad altre basi di dati, garantendo un importante incremento di valore rispetto ai dati inquadrati nei formati collocati sugli altri gradini della scala. Brevemente, il sistema funziona in questo modo: i dati provenienti da sorgenti diverse ma che si riferiscono a oggetti equivalenti o comunque relazionati tra loro, vengono collegati tra loro attraverso un link diretto. Tale collegamento si traduce nella possibilità di “saltare” da un dataset all’altro, consentendo di combinare e mescolare agevolmente dati provenienti da fonti diverse. La produzione di Linked Open Data è ancor più onerosa per la PA, in quanto richiede rilevanti sforzi e investimenti per raggiungere il collegamento tra i dati.
22 Quando si parla di Open Data ci si riferisce a dati con almeno tre stelle. Le Linee guida
per la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico italiane14 - approfondite nel
Capitolo 3 -, sottolineano che la produzione e la pubblicazione di soli dati a una o due stelle non è più ammesso a livello di Pubbliche Amministrazioni.
1.4 I metadati
I metadati costituiscono un sistema semantico atto ad inquadrare il dato e le informazioni ad esso associate nel contesto di riferimento. I metadati sono letteralmente “dati sui dati”, informazioni a corredo dei dataset resi disponibili come dati aperti.
14 AgID, Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio formativo pubblico, 2016, disponibile su
https://www.dati.gov.it/sites/default/files/LG2016_0.pdf
Figura 2: Five stars Open Data
Legenda: OL=open license, RE=reused, OF=open formats, URI=Uniform Resaurce Locator, LD=linked data
23 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
Anche i metadati devono essere rilasciati attraverso un linguaggio standard, non proprietario, intelligibile a tutti i sistemi informatici (interoperabile) e non soggetto a obsolescenza.
La metadatazione ricopre un ruolo essenziale laddove i dati sono esposti all’utente o sono rielaborati da software, consentendo una più agevole ricerca, una maggiore comprensione dei dati e, in ultima istanza, un miglior reimpiego degli stessi.
Nelle Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico del 201415, l’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) indica i metadati da corredare ai dati,
distinguendo tra obbligatori e “obbligatori condizionatamente”, ossia obbligatori limitatamente al verificarsi di alcune condizioni.
Tra i metadati obbligatori troviamo un insieme minimo di metadati generali e non dipendenti da specifiche tipologie di dati, che le Pubbliche Amministrazioni Italiane devono utilizzare per accompagnare i dati che pubblicano:
publisher, indicante il soggetto che pubblica il dataset (spesso coincide con creator);
creator, indicante il soggetto che ha prodotto il dataset;
rightsHolder, indicante il soggetto o l’organizzazione che detiene e gestisce i
diritti sul dataset;
title, titolo del dataset;
description, descrizione in linguaggio naturale del dataset;
modified, indicante la data di ultimo aggiornamento;
accrualPeriodicity, frequenza di aggiornamento dei dati;
license, indicante la licenza utilizzata;
keyword, un elenco delle parole chiave, separate da virgole, che descrivono il dataset.
I metadati “obbligatori condizionatamente”, invece, sono identificabili nei seguenti campi:
identifier, indicante l’URI identificativa del dataset, per i dati del tipo 4 o 5 stelle;
15 AgID, Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio formativo pubblico, 2014, disponibile su
24
spatial, caratterizzazione spaziale dei dati, se i dati hanno significato solo
all’interno di una determinata copertura spaziale;
temporal, caratterizzazione temporale dei dati, se i dati hanno significato solo
all’interno di una determinata copertura temporale;
language, lingua con cui sono espressi i dati, se la comprensione dei dati è
subordinata alla conoscenza di una determinata lingua;
byteSize, dimensione del dataset, quando supera i 200 MB;
accessURL, indicante l’indirizzo dell’endpoint (nodo della rete) cui sottoporre le query sul dataset;
downloadURL, indicante la posizione fisica (indirizzo URL) contenente il dataset
scaricabile, quando appunto il dataset è accessibile tramite il download di un file.
Le Linee Guida per la Valorizzazione del Patrimonio Informativo Pubblico dell’AgID del 201616 propongono una rivisitazione del modello “Five Stars Open data” di Lee in
applicazione ai metadati associati agli Open Data.
La classificazione qualitativa dei metadati proposta, in questo caso, è suddivisa in quattro livelli (e non cinque) e si fonda su due fattori: legame tra dato e relativo metadato e livello di dettaglio del metadato.
( ) E’ assegnato solo un bollino blu ai dati che non sono accompagnati da alcun metadato, il legame dato-metadato pertanto è inesistente e il livello di dettaglio dell’informazione rilasciata dal metadato è ovviamente nulla.
( ) Al secondo livello si collocano i metadati associati esternamente al
dataset e ad esso riferiti. I metadati forniti separatamente dal set di dati, in file distinti,
possiedono un legame debole col dato - dal momento che si riferiscono all’intero dataset e non al singolo dato -, e il loro livello di dettaglio si ferma alle sole informazioni condivise dall'insieme di dati.
( ) A parità di livello di dettaglio, i metadati associati internamente al dataset sono caratterizzati da un legame più forte col dato e, per questo, sono assegnati loro tre bollini.
25 Capitolo 1 – Una panoramica sugli Open Data
( ) Sull’ultimo gradino della scala, con il massimo livello di dettaglio e il più forte legame dato-metadato, l’AgID pone i metadati associati internamente al dato. In questo caso le informazioni di cui i metadati si fanno portatori si riferiscono direttamente al singolo dato.
Figura 3: Modello a quattro livelli per i metadati.
Fonte: AgID, Linee guida nazionali per la valorizzazione del patrimonio formativo pubblico, 2016, disponibile su https://www.dati.gov.it/sites/default/files/LG2016_0.pdf
26
Capitolo 2
Il valore generato dagli Open Data
2.1 Open data value chain
Il processo di creazione, combinazione e analisi dei dati aperti, sotteso alla loro funzione di creazione di valore può essere descritto dalla “Catena del valore degli Open Data”17.
Il percorso seguito dagli Open Data da dati grezzi (ossia non strutturati, contestualizzati o commentati) alla generazione di valore aggiunto inizia con la loro creazione o collezione e la loro validazione ad opera dell’organizzazione che li mette poi a disposizione (nell’ambito di questa trattazione ci riferiamo alla Pubblica Amministrazione, ma l’organizzazione può essere anche di natura privata o no-profit). Al livello successivo, i dati, aggregati in set ed adeguatamente contestualizzati e commentati, assumono la connotazione di “informazione”. E’ nel momento in cui vengono rilasciati o acquisiti dagli utenti che possono sprigionare tutto il proprio potenziale. A quel punto possono essere sottoposti ad analisi, possono essere create delle applicazioni web-based o mobile che permettono di visualizzare i dati in modo organizzato, fare ricerche su di essi, combinare informazioni diverse o rappresentare i
17 Capgemini Consulting, Creating Value through Open Data: Study on the Impact of Re-use of Public Data
Resources., European Union, 2015, disponibile su https://www.europeandataportal.eu/sites/
27 Capitolo 2 – Il valore generato dagli Open Data
dati graficamente, dando così origine ad un servizio. A livello di servizi l’informazione diventa “conoscenza”, corrispondente all’appropriazione cognitiva delle informazioni da parte di un soggetto che le organizza, sintetizza e/o riassume per renderle più facilmente comprensibili. I servizi poi possono essere a loro volta aggregati e sfruttati per raggiungere il fine ultimo di creare valore economico e/o sociale.
Nelle ultime tre fasi del processo ad agire sono due categorie differenti di attori: “developers” ed “enrichers”.
I primi sono organizzazioni di sviluppatori o sviluppatori singoli che progettano e offrono, talvolta in competizione con le applicazioni “ufficiali”, applicativi web o app mobile per diffondere i dati aperti delle PP.AA. in maniera più accattivante o più facilmente consultabile.
I secondi, invece, non si limitano alla riproposizione dei dati forniti dalla PA in veste diversa, ma usano questi ultimi per sviluppare nuove intuizioni in grado di fornire agli utenti servizi o prodotti, nella maggior parte dei casi, impossibili da implementare senza l’impiego di Open Data. Questo particolare tipo di applicazioni è lo strumento ideale per ottenere un ritorno economico concreto dall’impiego dei dati aperti.
Figura 4: Open Data value chain
Fonte: Capgemini Consulting, Creating Value through Open Data: Study on the Impact of Re-use of
Public Data Resources., European Union, 2015, disponibile su
https://www.europeandataportal.eu/sites/
28
2.2 Come gli Open Data contribuiscono alla creazione di
valore per la società
Gli Open Data sono pensati per rispondere alle esigenze di trasparenza e accountability della Pubblica Amministrazione, di coinvolgimento di cittadini ed imprese (in generale, degli stakeholders) nella governance dell’ente di riferimento e nello sviluppo dell’economia del territorio.
I dati aperti consentono, da un lato, di responsabilizzare i governi rendendoli più trasparenti, reattivi, efficaci ed efficienti - quindi, ad alto livello di performance -, dall’altro, offrono l’opportunità alla società civile e alle organizzazioni del settore privato di supportare la progettazione, la realizzazione e la valutazione degli obiettivi di sviluppo sostenibile, non solo con riferimento alla realtà in cui agiscono, ma su scala globale.
Costruire una società più prospera, equa e giusta richiede che i governi siano trasparenti e responsabili e che si impegnino realmente e in modo significativo con i cittadini. Gli
Figura 5: Il circolo virtuoso innescato dagli Open Data.
Nuovi modelli di business, nuovi mercatinell’economia
immateriale, nuovi servizi a valore aggiunto Trasparenza e accountability Partecipazione, collaborazione e controllo
29 Capitolo 2 – Il valore generato dagli Open Data
open data, in questo senso, intendono promuovere la collaborazione dei due attori intorno a sfide sociali chiave e fornire un incisivo strumento di supervisione delle attività di governo. Sono volti a supportare l’innovazione, in un’ottica di sviluppo economico sostenibile, e il disegno di piani, programmi e politiche efficaci ed efficienti.
I dati aperti consentono ai politici, ai funzionari, ai cittadini, alla società civile e al settore privato di prendere decisioni più informate. Sostengono l’elaborazione di politiche basate su dati concreti, contribuendo a migliorarne la sostenibilità. La disponibilità, la libera fruibilità e l’accesso tempestivo ai dati aiutano le persone a sviluppare nuove iniziative e idee innovative potenzialmente in grado di generare benefici sociali ed economici.
Gli Open Data permettono all’utente di confrontare, combinare, trovare connessioni tra i vari set di dati, tracciare il corso del denaro pubblico, monitorare lo stato di attuazione degli obiettivi di programmazione di un ente, ricevere un feedback sull’impatto di una determinata politica; rendono l’utente in grado di individuare trends, fare stime e statistiche, identificare casi di cattiva gestione o, al contrario, possibili benchmark a cui ispirarsi.
30 Se PA, imprese e cittadini lavorano in partnership, si creano le premesse per porre soluzione a domande che provengono dal territorio e che normalmente non troverebbero risposta; i servizi e, in ultima istanza, il benessere sociale, possono essere migliorati.
La diffusione di informazioni possibile grazie ai dati aperti rappresenta un vantaggio su tre fronti:
1. le imprese riescono a colmare le lacune informative in vari campi e beneficiano della condivisione e diffusione delle migliori pratiche, che consentono loro di aumentare la produttività18;
2. le amministrazioni hanno accesso in modo diretto e tempestivo alle informazioni delle altre organizzazioni pubbliche e anche in questo caso alle best practice; 3. i cittadini possono controllare, senza ricorrere a richieste documentali, l’operato
delle amministrazioni.
Gli Open Data aumentano la trasparenza, promuovono la responsabilizzazione e il buon governo, valorizzano il dibattito pubblico e aiutano a combattere la corruzione.
I dati aperti contribuiscono ad una crescita economica inclusiva19, sostenendo il
rafforzamento o, ancor meglio, la creazione di mercati, imprese, posti di lavoro20.
2.3 Alcune stime sui benefici economici
Il riuso degli Open Data interessa svariati settori e vi incide in maniera più o meno ampia. Da un’indagine del 2015 promossa dalla Commissione Europea e condotta da un ente della rete del Portale Europeo dei Dati21, è interessante scoprire quanto ingente sarà
l'influenza degli Open Data sul mercato europeo. Ma ancor più interessante è sapere
18 Sarebbe auspicabile anche uno scambio di dati nel senso opposto (da imprese a PP.AA.).
19 L’inclusività associata alla crescita assume qui il significato attribuitole in sede Europea di “estensione a
quanti più soggetti possibile del benessere prodotto o della partecipazione alla sua generazione”, ma anche “tendenza o capacità di includere, di accogliere, di non discriminare”.
20 Il paragrafo 2.2 da riferimento a: Open Data Charter, International Open Data Charter, 2015, disponibile
su http://opendatacharter.net/wp-content/uploads/2015/10/opendatacharter-charter_F.pdf
21 Capgemini Consulting, op.cit.
I paesi presi in esame dallo studio comprendono i 28 Paesi UE più Islanda, Liechtenstein, Norvegia e Svizzera.
31 Capitolo 2 – Il valore generato dagli Open Data
che la Pubblica amministrazione è di gran lunga il settore che ne otterrà il maggior beneficio, per un valore stimato di 22,1 miliardi di euro nel 2020, più del doppio del giro d'affari attribuito al comparto industriale, (10 miliardi), a quello del commercio e dei trasporti (9,9 miliardi), al settore immobiliare (9 miliardi) e a quello dei servizi professionali (8,3 miliardi). Ciò a dimostrazione che il settore pubblico è il primo re-utente dei suoi dati ed è il primo che dovrebbe mostrare interesse verso questo strumento ancora così sottovalutato.
Lo studio ha anche valutato l'impatto degli open data sul Prodotto interno lordo. Nel 2005 era pari allo 0,23% del Pil di tutta l'area dei 28 Paesi UE allargata, per un valore di 12,1 miliardi di euro; la proiezione 2015 lo eleva allo 0,35% e per il 2020 si prevede un ulteriore salto in avanti fino allo 0,47%.
La stessa ricerca stima, per il periodo 2016-2020, che le dimensioni del mercato europeo legato all’apertura dei dati e al loro riuso sarà pari a 325 miliardi di Euro. I fattori determinanti starebbero nell'aumento delle transazioni sul mercato generata dai dati aperti, nella creazione di posti di lavoro attraverso la fornitura di servizi e prodotti basati
Figura 7: Guadagno stimato per il 2020 in Europa per l'apertura e il riuso dei dati, per settore.
Fonte: Capgemini Consulting, Creating Value through Open Data: Study on the Impact of Re-use of
Public Data Resources., European Union, 2015, disponibile su
https://www.europeandataportal.eu/sites/
32 sugli Open Data, nel risparmio sui costi e una maggiore efficienza derivante da una più profonda conoscenza condivisa.
L’impiego efficace degli Open Data potrebbe far risparmiare 629 milioni di ore di inutile attesa sulle strade dell'UE, ridurre gli incidenti stradali mortali del 5,5% e contribuire a ridurre il consumo di energia del 16%. Nel 2020 i risparmi accumulati sui costi per le pubbliche amministrazioni europee che utilizzeranno gli Open Data dovrebbero raggiungere 1,7 miliardi di euro.
Però, si precisa, per poter davvero sfruttare i vantaggi derivanti dai dati aperti e realizzare le previsioni nella loro ipotesi più ottimistica è necessaria una continua attenzione delle istituzioni alla valorizzazione del patrimonio informativo pubblico attraverso questo strumento.
33 Capitolo 3 – Quadro normativo di riferimento
Capitolo 3
Quadro normativo di riferimento
3.1 Normativa e strumenti di soft law internazionali
A livello internazionale gli Open Data sono regolamentati dalle seguenti fonti di diritto o di soft law:
Direttiva 2013/37/UE, in modifica della Direttiva 2003/98/CE sul riuso dell’informazione pubblica (PSI Directive);
Comunicazione della Commissione Europea 2014/C 240/01: Linee guida europee
su licenze standard, dataset raccomandati e tariffe da applicare nel riutilizzo di dati pubblici;
Carta internazionale degli Open Data (International Open Data Charter) - 2015.
3.1.1 Direttive 2003/98/CE e 2013/37/UE
La Direttiva 2003/98/CE del Parlamento europeo e del Consiglio, costituisce il primo passo in tema di riutilizzo dell'informazione del settore pubblico.
34 le informazioni detenute e riguardanti il settore pubblico sono “un’importante materia prima per i prodotti e i servizi imperniati sui contenuti digitali” da riutilizzare per “sfruttarne il potenziale e contribuire alla crescita economica e alla creazione di posti di lavoro”;
gli Enti pubblici hanno il compito di favorire il riuso e rendere disponibili i documenti attraverso indici on-line e licenze standard;
sono soggetti al riuso solo documenti e informazioni privi di vincoli: sono esclusi i dati personali e le informazioni detenute da emittenti di servizio pubblico, istituti d’istruzione e di ricerca, musei, biblioteche, archivi e altri enti culturali. La Direttiva disciplina il riutilizzo indicando che:
i documenti devono essere messi a disposizione possibilmente per via elettronica ed entro 20 giorni;
i documenti devono essere messi a disposizione nel formato e nella lingua originale: gli Enti non hanno l'obbligo di adeguarli o di crearne di nuovi per soddisfare la richiesta;
gli Enti pubblici possono richiedere un compenso in denaro: in questo caso hanno l'obbligo di fissare e pubblicare le tariffe che non devono superare i costi di raccolta, produzione, riproduzione e diffusione dei documenti richiesti, maggiorati di un congruo utile sugli investimenti;
gli Enti pubblici possono autorizzare il riutilizzo incondizionato di documenti oppure vincolarlo a determinate condizioni: in questo caso devono predisporre e diffondere licenze standard;
le condizioni fissate non devono comportare discriminazioni per le categorie destinatarie del riuso: i documenti devono essere a disposizione di tutti gli operatori potenzialmente presenti sul mercato;
sono possibili licenze con diritti esclusivi, rese pubbliche, soggette a riesame periodico e con scadenza periodica, solo per l’erogazione di servizi d’interesse pubblico.
35 Capitolo 3 – Quadro normativo di riferimento
La Direttiva europea 2013/37/UE attua una revisione della 2003/98/CE. La nuova Direttiva rafforza l’accesso alle informazioni degli enti pubblici anche con l’utilizzo di nuove applicazioni ed estende l’apertura dei dati anche a biblioteche, archivi e musei, nella precedente versione, come abbiamo visto, esclusi. Il contributo principale della Direttiva alla diffusione degli Open Data sta nell’affermazione dell'obbligo (non più solo un incoraggiamento) di pubblicazione di dati aperti da parte delle PA. Sono affrontati anche gli aspetti del "rimedio al diniego", nei casi in cui l'Ente non adempia al rilascio dei dati, e le regole di tariffazione.
3.1.2 Linee guida europee su licenze standard, dataset raccomandati e
tariffe da applicare nel riutilizzo di dati pubblici
Per agevolare gli Stati membri al recepimento delle Direttive sopra citate, la Commissione Europea ha dettato delle linee guida in merito a licenze, trattamento dei dati personali, tipologie di dataset e costi per il riuso degli Open Data.
Per quanto riguarda le licenze, la Commissione raccomanda di non imporre inutilmente limiti alla possibilità di riuso delle informazioni, ma al tempo stesso di definire condizioni precise per la salvaguardia dei dati personali. I riutilizzatori devono essere messi al corrente delle regole sul trattamento dei dati personali fin dall’inizio (ad esempio includendo una clausola appropriata nella licenza). Tra le altre, consiglia anche il ricorso a soluzioni di licenze standard e già diffuse. Infine, specifica che nella maggior parte dei casi, per il riuso dei dati basta rispettare il requisito dell’attribuzione, ovvero la citazione esplicita della fonte.
In materia di dataset, il documento indica le cinque tipologie di informazioni considerate di maggiore interesse per le imprese e gli altri potenziali utenti. Si tratta dei dati geografici, ambientali, sui trasporti, statistici e relativi ai registri delle imprese e ai loro documenti contabili e di gestione. Inoltre raccomanda che i set di dati siano:
pubblicati online nella loro forma originale, per favorirne la tempestività;
pubblicati e aggiornati al più alto livello di granularità, per assicurarne la completezza;
36 pubblicati e mantenuti in un posto fisso, preferibilmente al livello organizzativo più elevato dell’Amministrazione, per garantire un facile accesso e la disponibilità a lungo-termine;
pubblicati in formato machine redable (leggibile dalla macchina) e aperto (es. CSV, JSON, XML, RDF, ecc.), per migliorarne l’accessibilità;
descritti da adeguati metadati e classificati secondo vocabolari standard, per facilitarne la ricerca e l’interoperabilità;
scaricabili e accessibili attraverso application programming interfaces (APIs)22;
soggetti a feedback da parte dei riutilizzatori, al fine di mantenerne la qualità nel tempo e promuovere il coinvolgimento della società civile.
Sui costi la Commissione chiede infine alle amministrazioni pubbliche di far sì che il
download dei dati sia sempre gratuito o, al limite, circoscritto al costo marginale di
riproduzione, fornitura e diffusione.
3.1.3 International Open Data Charter
22 Per la definizione di “API”, si rimanda al Capitolo 5, Paragrafo 5.1.
Figura 8: I governi sottoscrittori della Carta Internazionale degli Open Data
Fonte: Open Data Charter, International Open Data Charter, 2015, disponibile su http://opendatacharter.net/wp-content/uploads/2015/10/opendatacharter-charter_F.pdf
37 Capitolo 3 – Quadro normativo di riferimento
L’International Open Data Charter23 è stata sottoscritta nel 2015 da 41 governi, di cui 16
nazionali e 25 subnazionali o locali. Tra questi c’è anche l’Italia.
La Carta innanzitutto provvede a fornire una definizione globalmente condivisa di Open Data, quali “dati digitali resi disponibili grazie a caratteristiche tecniche e legali atte a renderli liberamente utilizzabili, riutilizzabili e redistribuibili da chiunque, sempre e ovunque”.
Porta poi ad evidenza il ruolo fondamentale degli Open Data nella promozione della trasparenza, dell’accountability, dell’efficienza e dell’efficacia dei governi, in un’ottica di sviluppo globale, sostenibile, volto all’innovazione.
Enuncia infine i sei principi che fungono da fondamento per il rilascio, l’accesso e l’utilizzo di tali dati. I dati dovrebbero essere:
1) aperti per impostazione predefinita (la chiusura del dato dovrebbe rappresentare un’eccezione adeguatamente motivata);
2) pubblicati tempestivamente e completi; 3) accessibili e utilizzabili;
4) comparabili ed interoperabili; e dovrebbero essere volti:
5) al miglioramento della governance e dell’impegno dei cittadini; 6) allo sviluppo e all’innovazione.
23 Open Data Charter, International Open Data Charter, 2015, disponibile su http://opendatacharter.net/
38
3.2 Normativa nazionale Italiana
La normativa italiana in materia di Open Data è così articolata:
d. lgs. 82/2005: Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD), agli artt. 1 c. 1, lett. l-bis e l-ter, 50 e 52;
d. lgs. 36/2006 in attuazione della direttiva 2003/98/CE, poi modificato dalla l. 96/2010;
d. lgs. 33/2013: Decreto trasparenza, agli artt. 3 e 7;
Linee guida AGID per la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico – dal 2013;
d. lgs. 102/2015, in attuazione della direttiva 2013/37/UE.
Tralasciando le leggi nazionali in attuazione delle direttive europee, i cui contenuti sono stati affrontati nel paragrafo precedente, analizziamo gli altri strumenti di regolazione che toccano i dati aperti delle Pubbliche Amministrazioni.
Figura 9: I principi sanciti dalla International Open Data Charter
Fonte: Open Data Charter, International Open Data Charter, 2015, disponibile su http://opendatacharter.net/wp-content/uploads/2015/10/opendatacharter-charter_F.pdf
39 Capitolo 3 – Quadro normativo di riferimento
3.2.1 Codice dell’Amministrazione Digitale
Molto spesso si incorre nell’errore di confondere dati in formato aperto e dati di tipo aperto. L’art. 1 del CAD, ne chiarisce il significato. Per “formato aperto” si intende “un formato di dati reso pubblico, documentato esaustivamente e neutro rispetto agli strumenti tecnologici necessari per la fruizione dei dati stessi” (art. 1, c. 1, lettera l-bis). All’art. 1, c. 1, lettera l-ter si elencano invece le caratteristiche che qualificano i dati di “tipo aperto”, essi sono:
“disponibili secondo i termini di una licenza o di una previsione normativa che ne permetta l'utilizzo da parte di chiunque, anche per finalità commerciali, in formato disaggregato”;
“accessibili attraverso le tecnologie dell'informazione e della comunicazione, ivi comprese le reti telematiche pubbliche e private, in formati aperti, sono adatti all'utilizzo automatico da parte di programmi per elaboratori e sono provvisti dei relativi metadati”;
“resi disponibili gratuitamente attraverso le tecnologie dell'informazione e della comunicazione, ivi comprese le reti telematiche pubbliche e private, oppure sono resi disponibili ai costi marginali sostenuti per la loro riproduzione e divulgazione”.
L’art. 50 del CAD, fissa i limiti posti alla diffusione dei dati detenuti dalle PP.AA. e ribadisce che l’accesso ai dati deve avvenire senza oneri a carico del richiedente, salvo il caso di elaborazioni aggiuntive resesi necessarie.
L’art. 52 disciplina l’accesso telematico e il riutilizzo dei dati delle pubbliche amministrazioni. In primo luogo, chiarisce che i dati e i documenti che i soggetti pubblici mettono a disposizione senza l'espressa adozione di una licenza si intendono rilasciati come dati di tipo aperto, quindi liberamente accessibili e riutilizzabili, ad eccezione dei casi in cui la pubblicazione riguardi dati personali. Al fine di favorire la pubblicazione e l’apertura dei dati, l’articolo prevede poi che le attività volte a garantire l'accesso telematico e il riutilizzo dei dati delle pubbliche amministrazioni rientrino tra i parametri di valutazione della performance dirigenziale.
40 L’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) stila annualmente un'agenda nazionale in cui definisce i contenuti e gli obiettivi delle politiche di valorizzazione del patrimonio informativo pubblico e le azioni finalizzate al riutilizzo dei dati pubblici. Le policy di valorizzazione del patrimonio informativo costituiscono poi oggetto di un report, sempre ad opera dell’AgID, sul loro stato di attuazione.
3.2.2 Decreto trasparenza
Il d. lgs. 33/2013, noto come Decreto trasparenza, agli artt. 3 e 7, stabilisce che “tutti i documenti, le informazioni e i dati oggetto di pubblicazione obbligatoria ai sensi della normativa vigente sono pubblicati in formato aperto, sono pubblici e chiunque ha diritto di conoscerli, di fruirne gratuitamente e di utilizzarli e riutilizzarli, senza ulteriori restrizioni diverse dall'obbligo di citare la fonte e di rispettarne l'integrità”.
3.2.3 Linee guida per la valorizzazione del patrimonio informativo
pubblico
Le Linee guida per la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico, soggette a revisione e aggiornamento annuale, sono state adottate a partire dal 2013, dall’AgID, in ottemperanza degli obblighi previsti dall’art.52, c. 7 del CAD - sopra citato -, con la collaborazione di numerose pubbliche amministrazioni centrali e locali nonché associazioni in rappresentanza di queste.
Dette linee guida sono intese a supporto delle amministrazioni nel processo di valorizzazione del proprio patrimonio informativo e definiscono i principali interventi da compiere per l’attuazione della strategia dettata dall’agenda nazionale: propongono schemi operativi e organizzativi, identificano standard tecnici e best practice di riferimento; suggeriscono aspetti di costo e di licencing da tenere in considerazione.
41 Capitolo 4 – Le principali fonti di dati
Capitolo 4
Le principali fonti di dati
Gli erogatori ufficiali di Open Data a livello governativo macro sono identificabili nel portale Italiano dati.gov.it e in quello Europeo europeandataportal.eu, entrambi ispirati al primo grande portale di dati della PA: lo Statunitense data.gov. In queste piattaforme è riunita e confluisce – o meglio, dovrebbe confluire - la totalità dei dati pubblicati dalle singole Amministrazioni e Organizzazioni del territorio rispettivamente nazionale ed europeo. All’interno dei portali è possibile consultare e scaricare i dataset - organizzati per temi, organizzazioni rilascianti, formati e licenze - e le schede descrittive delle basi di dati di maggior rilievo ed interesse, ma anche consultare la normativa e comprendere come “fare” Open Data o come federare il proprio ente. Tali portali si occupano, inoltre, di stilare e mettere a disposizione report sull’uso e il riuso degli Open Data; forniscono gli strumenti e le risorse utili per la conduzione di ricerche e per la progettazione di data
visualizations o applicazioni web o mobile..
Allo stato attuale dati.gov.it è alimentato da 40 cataloghi sorgente, per un totale di 19611
datasets; il Portale Europeo dei Dati dispone di 79 cataloghi, contenenti 826453 datasets24.
42
Titolo Conteggio Datasets Data ultimo harvesting
Camera di Commercio di Macerata 37 05/02/2018 22:10
Città metropolitana di Roma Capitale 37 06/02/2018 04:10
Comune di Albano Laziale 1189 05/02/2018 22:40
Comune di Bari 64 05/02/2018 23:40
Comune di Catania 0 06/02/2018 00:41
Comune di Civitavecchia 43 06/02/2018 01:10
Comune di Francavilla Fontana 119 06/02/2018 03:40
Comune di Galatone 38 06/02/2018 01:40
Comune di Genova 112 06/02/2018 02:40
Comune di Lecce 414 06/02/2018 02:10
Comune di Milano 292 11/02/2018 02:10
Comune di Reggio Emilia 167 06/02/2018 06:10
Comune di Rimini 48 06/02/2018 06:40
Comune di Terlizzi 46 06/02/2018 23:40
Comune Reggio di Calabria 160 07/02/2018 01:10
Consiglio Regionale Campania 5 06/02/2018 05:40
Consip 16 07/02/2018 01:40
Dati Basilicata 314 07/02/2018 02:40
Dati Emilia Romagna 1166 07/02/2018 03:10
Dati Lombardia 2073 09/02/2018 06:10 Dati MIT 42 07/02/2018 03:40 Dati Trentino 6076 09/02/2018 03:10 Dati Veneto 493 07/02/2018 04:10 INPS 1581 07/02/2018 04:40 Matera2019 3 06/02/2018 00:10 Ministero dell'Interno 7 07/02/2018 05:10 MIUR USTAT 28 07/02/2018 05:40
Nodo Comune di Prato 138 07/02/2018 06:40
Open Data Alto Adige 455 07/02/2018 06:10
Open Expo 6 07/02/2018 22:10
Regione Campania 25 07/02/2018 23:10
Regione Friuli Venezia Giulia 136 07/02/2018 23:40
Regione Lazio 345 08/02/2018 00:10 Regione Marche 23 08/02/2018 00:40 Regione Puglia 111 08/02/2018 01:10 Regione Sardegna 594 08/02/2018 01:40 Regione Sicilia 21 05/02/2018 23:10 Regione Toscana 2805 09/02/2018 00:10 Regione Umbria 355 08/02/2018 02:10
Terra delle gravine 27 06/02/2018 03:10
Tabella 4: Cataloghi sorgente di Dati.gov.it
